AI代码解释 importtorch,torchvision.transformsastransforms;from torchvision.modelsimportvgg19;importtorch.nn.functionalasF;fromPILimportImage;importmatplotlib.pyplotasplt;classStyleTransferModel(torch.nn.Module):def
pythonCopy codeimporttorchclassCustomTensor(torch.Tensor):def__repr__(self):shape_info=' x '.join(str(dim)fordiminself.shape)dtype_info=str(self.dtype)returnf'CustomTensor(shape={shape_info}, dtype={dtype_info})'# 创建一个自定义的 Torch 张量对象 x=CustomTensor([[1,2,3],[4,5,6]]...
outp = F.grid_sample(inp, grid=torch.Tensor(grid), mode='bilinear', align_corners=False) # outp = F.grid_sample(inp, grid=grid, mode='bilinear', align_corners=False) print("outp", outp) # outp tensor([[[0.0000, 0.7500, 0.7500], # [3.0000, 7.5000, 4.5000], # [3.0000, 6.7500,...
pythonCopy codeimport torchclass CustomTensor(torch.Tensor):def __repr__(self):shape_info = ' x '.join(str(dim) for dim in self.shape)dtype_info = str(self.dtype)return f'CustomTensor(shape={shape_info}, dtype={dtype_info})'# 创建一个自定义的 Torch 张量对象x = CustomTensor([[1,...
import torch import numpy as np # from data data = [[1, 2],[3, 4]] x_data = torch.tensor(data) # from Numpy array np_array = np.array(data) x_np = torch.from_numpy(np_array) # from another tensor's shape and data type x_ones = torch.ones_like(x_data) # retains the ...
conv = torch.nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=6, kernel_size=3, groups=1, bias=False) out = conv(input) 其中,卷积核shape为6x3x3x3「(out_channels * in_channels * kernel_size * kernel_size)」groups为1,表示将in_channels所有通道作为1组,与每一个3x3x3卷积核卷积,共6个3x3x3卷积...
【摘要】 讲解Unable to get repr for <class 'torch.Tensor'>在使用 PyTorch 进行深度学习开发过程中,有时会遇到以下的错误信息:Unable to get repr for <class 'torch.Tensor'>。这个错误通常表示尝试打印或显示一个 Torch 张量对象时出现了问题。本文将详细介绍这个错误的原因以及如何解决它。错误原因出现这个错...
self.embedding_pretrained = torch.tensor(np.load(self.embedding_path, allow_pickle=True)["embeddings"].astype( 'float32')) if embedding_pre == True else None # 预训练词向量 self.device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 设备 ...
global_normal_edges = torch.cat(mini_global_normal_edges, dim=1) 边的类型总结 最终返回的边包括以下几种类型: intra_edges: 块内部的边,即块中原子之间的边。 inter_edges: 块之间的边,即不同块中的原子之间的边。 global_global_edges: 全局节点之间的边,用于捕捉全局信息。
np_array=np.arange(10)tensor_np=torch.from_numpy(np_array) tensor_np tensor([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], dtype=torch.int32) 形状、ndim和dtype 这与我们在《Numpy教程--第1天》中看到的相同。 tensor_np.shape torch.Size([10]) ...